閱讀數學／第一封AI情書（三）

上週我們講到圖靈與斯特拉奇（Christopher Strachey）成為同事後，兩人常常在一起發想各種電腦的運用方式，從西洋棋、音樂、再到文字。那年暑假，實驗室布告欄忽然出現了好幾封打字的情書：“You are my wistful sympathy. （你是我惆悵思念的共鳴）My affection passionately clings to your yearning heart.”（我的愛戀熱烈地依附著你渴望的心）

再往下一看，署名是“M.U.C.”（Manchester University Computer）。

曼徹斯特大學電腦？電腦寫情書？大家這才發現，斯特拉奇寫了大約200行的程式碼（比西洋棋還簡單嗎），開發了一款情書產生器，Love-Letter Generator，簡稱LLG，跟LLM只差一個字。

在沒有人工智慧的時代，斯特拉奇是怎麼設計LLG情書產生器的呢？

答案或許你不陌生。就像幾年前有人開發很多轉盤，轉一轉就可以決定今天要吃什麼，或是一段看似有意義的文字。情書產生器就是利用先設計的好幾套詞庫，搭配模板來生成情書。具體來說，產生器遵守以下四組規則：

內建約70個詞，來源多取自同義詞典《羅傑詞典》（Roget's Thesaurus）。

隨機組合開頭的稱謂，如 Dear Darling, Beloved Moppet

主體：用迴圈產生五句，每一句都是以50%的機率去選擇下列兩種句型

句型Ａ：You are my [形容詞] [名詞].

例句：You are my breathless longing.

句型B：My [形容詞] [名詞] [動詞] your [形容詞] [名詞].

例句：My fervent affection lusts after your wistful yearning.

結尾：[副詞] + “Yours” M.U.C.

根據排列組合計算，總計能生成3千多億封不同的情書。這種「根據機率選詞」的做法，與GPT有著相似之處，只是後者的機率是根據上百億參數學習出來，而情書產生器是既定句型，每個詞的機率都相等。放在各自的時代，它們都是最頂尖的技術。情書生產器更被視為是「自然語言生成的起點」，以時間間隔來說，大概可以視為是GPT的祖父。

它所生成的一封封情書，則被認為是最早的電腦文學作品。

從這個角度來看，到底機器有沒有辦法思考，或許不是重點。真正的關鍵是機器是否能生成引起我們興趣，讓我們願意閱讀，反覆琢磨，推敲其中意涵的內容。就好像大自然沒有思考，但人類能觀察天地現象，從中學習；最終賦予文字、事物意義的，是在思考的我們。